Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1185
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ougiaroglou, Stefanos | - |
dc.contributor.author | Evangelidis, Georgios | - |
dc.date.accessioned | 2022-08-26T10:19:28Z | - |
dc.date.available | 2022-08-26T10:19:28Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier | 10.1007/978-3-642-33409-2_34 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-642-33408-5 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-642-33409-2 | en_US |
dc.identifier.issn | 1868-4238 | en_US |
dc.identifier.issn | 1861-2288 | en_US |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.1007/978-3-642-33409-2_34 | en_US |
dc.identifier.uri | https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1185 | - |
dc.description.abstract | This paper proposes a hybrid method for fast and accurate Nearest Neighbor Classification. The method consists of a non-parametric cluster-based algorithm that produces a two-level speed-up data structure and a hybrid algorithm that accesses this structure to perform the classification. The proposed method was evaluated using eight real-life datasets and compared to four known speed-up methods. Experimental results show that the proposed method is fast and accurate, and, in addition, has low pre-processing computational cost. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.relation.ispartofseries | IFIP Advances in Information and Communication Technology | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences | en_US |
dc.subject.other | Nearest neighbors | en_US |
dc.subject.other | Classification | en_US |
dc.subject.other | Clustering | en_US |
dc.title | A Fast Hybrid k-NN Classifier Based on Homogeneous Clusters | en_US |
dc.type | Conference Paper | en_US |
dc.contributor.department | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής | en_US |
local.identifier.volume | 381 | en_US |
local.identifier.firstpage | 327 | en_US |
local.identifier.lastpage | 336 | en_US |
local.identifier.volumetitle | Artificial Intelligence Applications and Innovations | en_US |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2012_AIAI_openaccess_978-3-642-33409-2_34.pdf | 264,59 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons